第7章：收敛率

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第7章：收敛率编辑：赵志民本章前言本章的内容围绕学习理论中的算法收敛率（convergence rate）展开。具体来说，我们将探讨在确定性优化和随机优化中的收敛率问题，并在最后分析支持向量机的实例。 7.1 【概念解释】算法收敛率在算法分析中，收敛率是指迭代算法逼近解或收敛到最优或期望结果的速度，它衡量算法在减少当前解与最优解之间差异的快慢。设 $\{xk\}$ 是算法生成的迭代序列，我们可以根据以下公式来衡量算法的收敛率： $$ \begin{equation} \lim{t\rightarrow+\infty}\frac{\|x{t+1} - x^\|}{\|xt - x^\|^p} = C \end{equation} $$